- Um grupo de ex-pesquisadores de Google DeepMind, Apple, OpenAI e Meta lança a startup Trajectory para desenvolver uma plataforma de IA que aprende continuamente a partir de interações reais de usuários.
- A proposta é permitir que modelos de IA melhorem com o tempo, superando a limitação de ficar estáticos após o treinamento inicial.
- A Trajectory levantou 15 milhões de dólares em rodada seed, com avaliação de 115 milhões de dólares, liderada pela Conviction e participação de Bessemer Venture Partners, Radical VC e BoxGroup.
- Investidores individuais incluem Jeff Dean, da DeepMind, e Fei-Fei Li, professora da Stanford e líder da World Labs.
- A empresa começa com modelos de código aberto baseados em pós-treinamento para atender a produtos específicos, usando dados de uso para treinar novas versões com mais frequência, visando melhorar aplicações como atendimento ao cliente.
A trajetória de Trajectory é construir um sistema de IA capaz de aprender de forma contínua a partir de interações reais com usuários. O grupo, formado por ex-pesquisadores de Google DeepMind, Apple, OpenAI e Meta Superintelligence Labs, anuncia a startup nesta quarta-feira. O objetivo é criar uma plataforma que permita melhorias constantes em produtos de IA.
A empresa foi idealizada por Ronak Malde, Arjun Karanam e Michael Elabd, todos com passagem por grandes players de IA. Malde já atuou como pesquisador de IA na Windsurf e migrou para o Google DeepMind com parte de talentos da contratação recente. Os cofundadores trazem experiência em codificação, visão computacional e robótica.
A Trajectory captou US$ 15 milhões em rodada seed, com valuation de US$ 115 milhões, liderada pela Conviction, com participação da Bessemer Venture Partners, Radical VC e BoxGroup. Investidores incluem Jeff Dean, ex-Blue DeepMind, e Fei-Fei Li, professora de Stanford e executiva da World Labs, entre outros.
Segundo o CEO, a plataforma mira permitir aprendizado contínuo em IA fora do espaço de código, aproveitando feedback de usuários para treinar modelos com maior frequência. A proposta é ver a IA evoluir a cada iteração, não apenas no treinamento inicial.
Karanam acrescenta que o desafio de domínios não verificáveis envolve definir métricas de sucesso alinhadas a cada negócio. A plataforma começa com modelos de código aberto, ajustados para o produto pretendido pelo cliente, ao contrário de depender de modelos prontos de terceiros.
Entre os primeiros clientes, a Trajectory cita a Decagon, fabricante de agentes de atendimento ao cliente com IA. A empresa registra falhas ou deficiências, como um retorno rejeitado que desagua em uma intervenção humana, para posterior-treinamento semanal. A abordagem afirma superar modelos-padrão em tarefas específicas de negócio.
A startup de 11 pesquisadores e engenheiros planeja aplicar a ideia de aprendizado contínuo em áreas além da codificação, buscando melhoria de IA voltada a operações empresariais. O objetivo é ampliar casos de uso sem depender de soluções prontas trazidas por grandes laboratórios.
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